[发明专利]空谱联合多约束优化非负矩阵解混方法

摘要

本发明公开了一种空谱联合多约束优化非负矩阵解混方法，其步骤为：1)高光谱端元数量估计；2)构建端元光谱最小距离约束项；3)构建丰度混合范数稀疏性约束项；4)构建丰度图梯度域群稀疏性约束项；5)建立空谱联合多约束优化非负矩阵解混模型；6)交替方向迭代求解；7)输出解混所得端元及丰度图。本发明充分利用高光谱图像端元光谱与几何质心距离最小，丰度稀疏性及分片光滑特性，通过多约束限制端元和丰度求解的搜索空间，避免局部最小，通过迭代求解得到最优解；与传统经典非负矩阵解混模型方法相比，本发明提高了解混的精度，增强了方法对噪声的鲁棒性，可广泛应用于国土资源、矿产勘测和精准农业领域的高光谱无监督解混。

主权项

1.一种空谱联合多约束优化非负矩阵解混方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采用基于最小误差的高光谱信号子空间识别算法，估计高光谱端元数量；步骤2，基于端元光谱与几何质心的距离最小关系，构建端元光谱最小距离约束项；步骤3，基于丰度的稀疏性，构建丰度混合范数稀疏性约束项；步骤4，基于高光谱图像分片光滑的特性，构建丰度图梯度域群稀疏性约束项；步骤5，将步骤2、3、4的约束项与非负矩阵解混模型结合，建立空谱联合多约束优化非负矩阵解混模型；步骤6，按照交替迭代更新规则，将模型分解为两个子优化问题，并分别对子优化问题使用交换方向乘子法求解；步骤7，输出步骤6求解所得端元矩阵以及各端元对应的丰度图。